Половые отличия микробиома кишечника детей раннего возраста и их клиническое значение

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Многочисленные исследования микробиома кишечника показали его взаимосвязь с различными заболеваниями у детей. Однако роль такого фактора, как пол ребенка мало учитывается в этих работах.

Цель — выявить особенности состава микробиома кишечника детей в возрасте 1-го месяца жизни, рожденных через естественные родовые пути и находящихся на грудном вскармливании, в зависимости от пола ребенка.

Материалы и методы. В исследование были включены 103 ребенка в возрасте 4–6 нед. жизни (1- я группа — 46 девочек, 2- я группа — 57 мальчиков), обследованных в ООО «Клиника профессора Буштыревой» с 2019 по 2020 г. У всех детей взяли кал для проведения дальнейшего секвенирования 16S рРНК.

Результаты. При анализе данных секвенирования было выявлено, что у мальчиков доля бактерий рода Erysipelatoclostridium, предрасполагающих к развитию аллергических реакций и воспалительных заболеваний кишечника, была значимо выше, чем у девочек (12,52 и 0,2 % соответственно, р = 0,020). Доля бактерий рода Lachnoclostridium, высокие количества которых ассоциированы с устойчивостью к заболеваниям нервной системы, также значимо отличалась в группах мальчиков и девочек (0,01 и 5,78 % соответственно, р = 0,046). При анализе корреляционных матриц обнаружено, что коэффициент корреляционной адаптометрии в группе мальчиков был практически в 4 раза выше, чем у девочек (9,5 и 2,4 соответственно). При анализе заболеваемости детей до года было выявлено, что аллергии встречались практически в 3 раза чаще у мальчиков, чем у девочек (33,3 и 13 %). Эпизоды острых кишечных инфекций на 1-м году жизни зарегистрированы у 6 мальчиков и только у 1 девочки (10,5 и 2,2 %).

Выводы. У мальчиков в 1-й месяц жизни, рожденных через естественные родовые пути и находящихся на грудном вскармливании, по сравнению с девочками, доля бактерий рода Erysipelatoclostridium в составе микробиома кишечника выше, что служит фактором риска развития аллергических реакций и воспалительных заболеваний кишечника. При этом доля бактерий рода Lachnoclostridium, наоборот, у девочек была в 5 раз больше, чем у мальчиков. Выявленные отличия могут быть использованы для подбора профилактической пробиотической терапии с учетом пола ребенка.

Об авторах

Виктория Владиславовна Баринова

Клиника профессора Буштыревой

Автор, ответственный за переписку.
Email: victoria-barinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8584-7096
SPIN-код: 5068-0680

кандидат медицинских наук, заместитель директора, врач акушер-гинеколог

Россия, 344011, Ростов-на-Дону, пер. Соборный, д. 58/7

Дмитрий Олегович Иванов

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: spb@gpma.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-4168
SPIN-код: 4437-9626

доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой неонатологии с курсами неврологии и акушерства-гинекологии ФП и ДПО, ректор

Россия, Санкт-Петербург

Ирина Олеговна Буштырева

Клиника профессора Буштыревой

Email: kio4@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9296-2271
SPIN-код: 5009-1565

Dr. Sci. (Medicine), Professor, Director

Россия, 344011, Ростов-на-Дону, пер. Соборный, д. 58/7

Татьяна Леонидовна Боташева

Ростовский государственный медицинский университет

Email: t_botasheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5136-1752
SPIN-код: 3341-2928

доктор медицинских наук, профессор, главный научный сотрудник акушерско-гинекологического отдела НИИ акушерства и педиатрии

Россия, Ростов-на-Дону

Василиса Валерьевна Дудурич

Медико-генетический центр «Сербалаб»

Email: vasilisadudurich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6271-5218

руководитель отдела метагеномных исследований

Россия, Санкт-Петербург

Лаврентий Глебович Данилов

Медико-генетический центр «Сербалаб»

Email: lavrentydanilov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4479-3095
SPIN-код: 7424-8745

биоинформатик лаборатории

Республика Корея, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Боташева Т.Л., Андреева В.О., Рымашевский А.Н., и др. Роль половой принадлежности плода в патогенезе гестационного сахарного диабета и акушерских осложнений // Акушерство и гинекология. 2022. № 9. С. 33–41. EDN: EUEXNL doi: 10.18565/aig.2022.9.33-41
  2. Боташева Т.Л., Рымашевский А.Н., Фабрикант А.Д., и др. Особенности гликемического статуса, про- и контринсулярных факторов у беременных с гестационным сахарным диабетом в зависимости от половой принадлежности плода // Главный врач Юга России. 2022. № 1. С. 6–9. EDN: OGMFOJ
  3. Горбань А.Н., Манчук В.Т., Петушкова Е.В. Динамика корреляций между физиологическими параметрами при адаптации и эколого-эволюционный принцип полифакториальности. В кн.: Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Ленинград: Гидрометеоиздат. 1987. С. 187–198.
  4. Печкуров Д.В., Турти Т.В., Беляева И.А., Тяжева А.А. Микробиота кишечника у детей: от профилактики нарушений становления к предупреждению неинфекционных заболеваний // Педиатрическая фармакология. 2016. Т. 13, № 4. С. 377–383. EDN: WQSIPF doi: 10.15690/pf.v13i4.1611
  5. Покидышева Л.И., Игнатова И.А. Корреляционная адаптометрия и метод главных компонент в оценке адаптационных возможностей иммунной системы // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2011. Т. 10, № 1. С. 152–157. EDN: NDOSQZ
  6. Светличная Г.Н., Смирнова Е.В., Покидышева Л.И. Корреляционная адаптометрия как метод оценки кардиоваскулярного и респираторного взаимодействия // Физиология человека. 1997. Т. 23, № 3. С. 58–62. EDN: TIKWUZ
  7. Седов К.Р., Горбань А.Н., Петушкова Е.В., и др. Корреляционная адаптометрия как метод диспансеризации населения // Вестник АМН СССР. 1988. № 10. C. 69–75. EDN: RBHXEH
  8. Усенко Д.В., Плоскирева А.А., Горелов А.В. Острые кишечные инфекции у детей в практике педиатра: возможности диагностики и терапии // Вопросы современной педиатрии. 2014. Т. 13, № 3. С. 12–20. EDN: SHWORB
  9. Фабрикант А.Д., Боташева Т.Л., Рымашевский А.Н., и др. Значимость половой принадлежности плода в структуре акушерской патологии у беременных с гестационным сахарным диабетом // Медицинский вестник Юга России. 2021. Т. 12, № 4. С. 20–26. EDN: ORJWJZ doi: 10.21886/2219-8075-2021-12-4-20-26
  10. Харитонова Л.А., Григорьев К.И., Папышева О.В., Борзакова С.Н. Микробиота и здоровье ребенка: задачи медицинской практики // Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2022. Т. 67, № 1. С. 5–13. EDN: AVAIOP doi: 10.21508/1027-4065-2022-67-1-5-13
  11. Balakrishnan B., Luckey D., Wright K., et al. Eggerthella lenta augments preclinical autoantibody production and metabolic shift mimicking senescence in arthritis // Sci Adv. 2023. Vol. 9, N 35. ID eadg1129. doi: 10.1126/sciadv.adg1129
  12. Callahan B.J., McMurdie P.J., Rosen M.J., et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data // Nat Methods. 2016. Vol. 13. P. 581–583. doi: 10.1038/nmeth.3869
  13. Chen J., Li H., Maas K., et al. Sex-specific gut microbiome profiles among preterm infants during the neonatal intensive care hospitalization // Interdiscip Nurs Res. 2022. Vol. 1, N 1. P. 6–13. doi: 10.1097/NR9.0000000000000004
  14. Cong X., Xu W., Janton S., et al. Gut microbiome developmental patterns in early life of preterm infants: impacts of feeding and gender // PloS One. 2016. Vol. 11. ID e0152751. doi: 10.1371/journal.pone.0152751
  15. Gao M., Wang J., Liu P., et al. Gut microbiota composition in depressive disorder: a systematic review, meta-analysis, and meta-regression // Transl Psychiatry. 2023. Vol. 13, N 1. ID 379. doi: 10.1038/s41398-023-02670-5
  16. Gupta V.K., Paul S., Dutta C. Geography, ethnicity or subsistence-specific variations in human microbiome composition and diversity // Front Microbiol. 2017. Vol. 8. ID 1162. doi: 10.3389/fmicb.2017.01162
  17. Iacono G., Merolla R., D’Amico D., et al. Gastrointestinal symptoms in infancy: a population-based prospective study // Dig Liver Dis. 2005. Vol. 37, N 6. P. 432–438. doi: 10.1016/j.dld.2005.01.009
  18. Kanchongkittiphon W., Nopnipa S., Mathuranyanon R., et al. Characterization of gut microbiome profile in children with confirmed wheat allergy // Asian Pac J Allergy Immunol. 2024. doi: 10.12932/AP-080623-1626
  19. Manchia M., Paribello P., Pisanu C., et al. A pilot interaction analysis of gut microbiota and peripheral markers of aging in severe psychiatric disorders: a role for Lachnoclostridium? // Int J Mol Sci. 2023. Vol. 24, N 24. ID 17618. doi: 10.3390/ijms242417618
  20. Ning L., Zhou Y.-L., Sun H., et al. Microbiome and metabolome features in inflammatory bowel disease via multi-omics integration analyses across cohorts // Nat Commun. 2023. Vol. 14, N 1. ID 7135. doi: 10.1038/s41467-023-42788-0
  21. Olaguez-Gonzalez J.M., Chairez I., Breton-Deval L., Alfaro-Ponce M. Machine learning algorithms applied to predict autism spectrum disorder based on gut microbiome composition // Biomedicines. 2023. Vol. 11, N 10. ID 2633. doi: 10.3390/biomedicines11102633
  22. Patterson E., Ryan P.M., Cryan J.F., et al. Gut microbiota, obesity and diabetes // Postgrad Med J. 2016. Vol. 92, N 1087. P. 286–300. doi: 10.1136/postgradmedj-2015-133285
  23. Qiong W., Garrity M.G., Tiedje M.J., Cole R.J. Naïve Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy // Appl Environ Microbiol. 2007. Vol. 73, N 16. P. 5261–5267. doi: 10.1128/AEM.00062-07
  24. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: Improved data processing and web-based tools // Nucleic Acids Res. 2013. Vol. 41, N D1. P. D590–D596. doi: 10.1093/nar/gks1219
  25. Rinninella E., Raoul P., Cintoni M., et al. What is the healthy gut microbiota composition? A changing ecosystem across age, environment, diet, and diseases // Microorganisms. 2019. Vol. 7, N 1. ID 1 4. doi: 10.3390/microorganisms7010014
  26. Seki D., Mayer M., Hausmann B., et al. Aberrant gut-microbiota-immune-brain axis development in premature neonates with brain damage // Cell Host Microbe. 2021. Vol. 29, N 10. P. 1558–1572.e6. doi: 10.1016/j.chom.2021.08.004
  27. Shao D., Liu L., Tong H., Shi S. Dietary pyrroloquinoline quinone improvement of the antioxidant capacity of laying hens and eggs are linked to the alteration of Nrf2/HO-1 pathway and gut microbiota // Food Chem X. 2023. Vol. 20. ID 101021. doi: 10.1016/j.fochx.2023.101021
  28. Simonyté Sjödin K., Hammarström M.-L., Rydén P., et al. Temporal and long-term gut microbiota variation in allergic disease: A prospective study from infancy to school age // Allergy. 2019. Vol. 74, N 1. P. 176–185. doi: 10.1111/all.13485
  29. Wang Y., Hou J., Tsui J.C.-C., et al. Unique gut microbiome signatures among adult patients with moderate to severe atopic dermatitis in Southern Chinese // Int J Mol Sci. 2023. Vol. 24, N 16. ID 12856. doi: 10.3390/ijms241612856
  30. Zhang B., Zhang X., Luo Z., et al. Microbiome and metabolome dysbiosis analysis in impaired glucose tolerance for the prediction of progression to diabetes mellitus // J Genet Genomics. 2023. Vol. 51, N 1. P. 75–86. doi: 10.1016/j.jgg.2023.08.005
  31. Zhao D., Zou L., Lei X., Zhang Y. Gender differences in infant mortality and neonatal morbidity in mixed-gender twins // Sci Rep. 2017. Vol. 7, N 1. ID 8736. doi: 10.1038/s41598-017-08951-6
  32. Zhu X., Cai J., Wang Y., et al. A high-fat diet increases the characteristics of gut microbial composition and the intestinal damage associated with non-alcoholic fatty liver disease // Int J Mol Sci. 2023. Vol. 24, N 23. ID 16733. doi: 10.3390/ijms242316733

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграмма размаха долей бактерий рода Erysipelatoclostridium ( а ) и Lachnoclostridium ( b ) в составе микробиоты кишечника девочек (0) и мальчиков (1). Жирная линия внутри обозначает медиану каждой группы, нижняя и верхняя часть прямоугольника — 25-й и 75-й процентили соответственно, «усы» — минимальное и максимальное значение, не являющееся экстремальным

Скачать (34KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Коррелограмма связей между родами бактерий, выделенных в результате секвенирования 16S рРНК, в микробиоме кишечника в 1-й группе (у девочек). Красным цветом показаны доминирующие в составе микробиома кишечника роды бактерий по их доле у девочек. Черные сплошные стрелки — положительные корреляции, цифра над стрелкой — сила корреляции

Скачать (96KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Коррелограмма связей между родами бактерий, выделенных в результате секвенирования 16S рРНК, в микробиоме кишечника во 2-й группе (у мальчиков). Красным цветом отмечены доминирующие в составе микробиома кишечника роды бактерий по их доле у мальчиков. Черные сплошные стрелки — положительные корреляции, красные прерывистые стрелки — отрицательные корреляции, цифра над стрелкой — сила корреляции

Скачать (96KB)
Метаданные
5. Рис. 4. ROC-кривая: а — для 1-й группы (девочки); b — для 2-й группы (мальчики). Верхняя линия — ROC-кривая, нижняя линия — опорная линия

Скачать (61KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».